无人车路径规划仿真：人工势场法与MATLAB应用

该算法基于人工势场法，能够处理避障和路径规划问题。详细说明了无人车路径规划中人工势场法的基本概念、算法实现流程，以及MATLAB代码中的关键参数设定。" ### 人工势场法 人工势场法是一种在机器人路径规划中常用的算法，尤其适用于解决避障问题。其基本思想是将机器人置于一个虚拟的势场中，该势场由目标点产生的吸引势和障碍物产生的排斥势共同组成。机器人在势场中运动时，会受到这两个势的综合作用，从而实现对目标点的吸引和对障碍物的排斥。 ### 算法实现流程 1. **初始化参数**：设置无人车的起点、增益系数、障碍影响距离、障碍物位置等参数。 2. **目标与障碍信息设置**：定义目标位置和所有障碍物的位置。 3. **主循环开始**：通过迭代计算每一步的位置，直到达到目标位置或迭代次数结束。 4. **计算角度**：使用`compute_angle`模块计算无人车、障碍物和目标之间的角度。 5. **计算引力**：使用`compute_Attract`模块计算目标对无人车的引力分量。 6. **计算斥力**：根据斥力公式计算障碍物对无人车的斥力分量。 7. **合成效力**：将引力和斥力的分量进行合成，得到无人车在势场中的实际受力方向。 8. **更新位置**：根据合成后的力的方向和大小更新无人车的位置。 9. **记录路径**：将无人车在每一步的位置记录下来，形成完整的路径。 ### 关键参数设定 - **起点位置(Xo)**：设置无人车的起始位置。 - **增益系数(k, m)**：这两个系数分别用于计算引力和斥力，对无人车的路径有直接影响。 - **障碍影响距离(Po)**：定义了一个阈值，当无人车与障碍物的距离大于该阈值时，障碍物对无人车不产生斥力。 - **障碍个数(n)**：设置场景中的障碍物数量。 - **步长(l)**：无人车每次移动的固定距离。 - **循环迭代次数(J)**：定义算法运行的总迭代次数，间接影响路径的长度和复杂度。 ### MATLAB代码说明 MATLAB代码中使用了`clc`和`clear`命令来清除工作空间和命令窗口，`close all`关闭所有的图形窗口，确保仿真环境的整洁。通过`tic`和`toc`命令可以测量代码运行时间，有助于评估算法效率。 在MATLAB m文件中，通过定义向量和矩阵来保存无人车的位置、目标位置、障碍物位置以及路径记录等关键信息。使用循环结构来模拟无人车在势场中的运动过程，通过调整算法参数可以优化无人车的路径规划结果。 ### 结语 通过MATLAB代码的运行，可以观察到无人车在虚拟环境中根据人工势场法规划出的路径，以及在过程中如何有效避障。这种仿真对于实际的无人车路径规划和避障控制具有重要的参考价值和实际意义。代码的可运行性和参数的可配置性为研究者提供了实验和调整算法参数的便利，有助于进一步优化和改进无人车的智能路径规划。